贵金属(沪金、沪银)期货分析框架

【使用说明】

  • 本框架采用 python + jupyter notebook + Wind的python数据接口 编制并导出网页而来。
  • 目的:实时跟踪品种基本面和相关市场的数据,后期可根据基本面或市场信息建立模型并不断验证
  • 数据来源:Wind、文华财经、tushare、收集整理的Excel文件等,不限
  • 特色:将数据展示为动态图表,互动性强,方便分析;扩展性强,随时可以通过编程工具验证或修正一些有关驱动因子和驱动模型的假设
  • 注意事项:每个图表都是动态的,可根据右上角的按钮进行图表缩放、拖拉等动作。灰色区域为代码块,浏览文档时建议忽略或无视。
In [1]:
# 导入所需模块
import getdata,myfunc
from baseset import *
from getdata import getdata
from myfunc import xgfx,pplot

# 获取数据
fpath ='./data/w_datadic_auag.xlsx'
df = getdata(fpath,freq='day')
df_sd =getdata(fpath,freq='year')
Welcome to use Wind Quant API for Python (WindPy)!

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商品

商品指数

黄金

In [2]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='Wind商品指数'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [3]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='Wind商品指数'
xgfx(df,label1,label2)

原油

黄金

In [4]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='布油'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [5]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='布油'
xgfx(df,label1,label2)

货币因子

美元指数

黄金

In [6]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='美元指数'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [7]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='美元指数'
xgfx(df,label1,label2)

人民币

黄金

In [8]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='美元兑人民币(中间价)'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [9]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='美元兑人民币(中间价)'
xgfx(df,label1,label2)

利率

黄金

In [10]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='5年美通胀指数国债(TIPS)'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [11]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='5年美通胀指数国债(TIPS)'
xgfx(df,label1,label2)

比特币

黄金

In [12]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='比特币兑美元'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [13]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='比特币兑美元'
xgfx(df,label1,label2)

股市

美股

黄金

In [14]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='道琼斯工业指数'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [15]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='道琼斯工业指数'
xgfx(df,label1,label2)

A股

黄金

In [16]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='沪深300'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [17]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='沪深300'
xgfx(df,label1,label2)

外盘

相关性

黄金

In [18]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='伦敦现货黄金'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [19]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='伦敦现货白银'
xgfx(df,label1,label2)

金银比

内盘

In [20]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='Wind沪银指数'
xgfx(df,label1,label2)

# ---金银比---
z1 = df[label1]*1000/df[label2]
pplot(z1,title='沪金*1000/沪银')

外盘

In [21]:
# 相关性分析
label1='伦敦现货黄金'
label2='伦敦现货白银'
xgfx(df,label1,label2)

# ---金银比---
z1 = df[label1]/df[label2]
pplot(z1,title='伦金/伦银')

差价(月间)

黄金

In [22]:
# 数据准备
label1='沪金6月'
label2='沪金12月'
df1 = df[label2] - df[label1] 
pplot(df1,title='沪金12月-6月')

白银

In [23]:
# 数据准备
label1='沪银6月'
label2='沪银12月'
df1 = df[label2] - df[label1] 
pplot(df1,title='沪银12月-6月')

避险

VIX

黄金

In [24]:
# 相关性分析
label1='伦敦现货黄金'
label2='标普500波动率指数(VIX)'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [25]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='标普500波动率指数(VIX)'
xgfx(df,label1,label2)

地缘政治

【中东】: 【东亚(韩朝中日)】: 【美国】: 【欧洲】:

供需

黄金

In [26]:
##

白银

In [27]:
df_sd.fillna('')
label1 = '制造业:工业应用'
label2 = '全球白银需求量'
df1 = df_sd[label1]
df2 = df_sd[label2]
df0 = round(df1/df2,2)
pplot(df0,type='bar',dy=False)
Out[27]:
全球白银供应量 矿山生产量 政府净抛售 再生银 生产商套期保值 隐含净减资 全球白银需求量 制造业 制造业:工业应用 制造业:感光材料 制造业:珠宝首饰 制造业:银器 制造业:铸币印章 生产商对冲减持 隐含净投资
2001-12-31 877.1 606.2 63 189.0 18.9 877.1 873.9 349.8 213.2 174.6 106.2 30.8 3.6
2002-12-31 868.3 594.5 59.2 197.6 17.4 868.3 843.8 355.4 204.5 169.2 83.6 31.9 25.1
2003-12-31 881.9 597.2 88.7 199.0 1.6 881.9 860.3 368.6 193.0 179.3 84.0 36.0 21 0.9
2004-12-31 872.0 613.6 61.9 198.6 9.6 917.1 850.6 608.9 178.8 187.1 68.1 53.0 31.8
2005-12-31 955.1 639.9 65.9 203.4 27.6 946.5 873.6 639.1 160.3 187.6 68.3 51.6 58.1
2006-12-31 917.3 643.4 78.5 207.1 936.3 863.7 648.9 142.2 174.5 62.1 50.7 6.8 55.1
2007-12-31 889.8 667.7 42.5 203.7 950.2 870.5 646.0 117.0 182.3 60.2 61.6 24.2 16.6
2008-12-31 907.0 684.7 30.5 200.4 1074.5 875.3 641.8 98.2 177.6 58.4 192.3 8.5 31.2
2009-12-31 915.6 717.3 15.6 200.1 851.1 782 528.2 76.4 176.9 53.2 91.6 17.4 132.2
2010-12-31 1074.1 753.0 44.2 226.4 50.4 1023.1 890.1 633.8 67.5 190.0 51.6 144.4 184.6
2011-12-31 1042.7 758.3 12 260.1 12.2 1108.5 907.1 661.4 61.2 191.5 47.2 210.4 132.3
2012-12-31 1005.8 791.7 7.4 253.8 990.2 844 600.0 54.2 187.4 43.7 159.2 41.5 162.6
2013-12-31 987.8 823.7 7.9 191.0 1125.8 877 604.5 50.5 221.8 58.8 242.1 35 143.8
2014-12-31 1050.7 868.6 165.3 1118.3 595.7 48.5 227.9 60.7 234.0
2015-12-31 1039.7 890.8 141.1 1151.5 569.6 46.6 228.3 62.9 290.7
2016-12-31 1007.1 885.8 139.7 1027.8 561.9 45.2 207.0 52.1 206.8

机构持仓

黄金

In [28]:
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='SPDR黄金持仓'
xgfx(df,label1,label2)

白银

In [29]:
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='SLV白银持仓'
xgfx(df,label1,label2)